In thisPython tutorial, we will discussPut legend outside plot matplotlibin python. Here we will cover different examples related to legend outside plot usingmatplotlib. And we will also cover the following topics: Put legend outside plot matplotlib Matplotlib set legend outside plot Matplotlib set...
1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4) # 为第一个线条创建图例 first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1) # 手动将图例添加到当前轴域 ax = plt.gca()....
plt.legend(loc='best',frameon=False)#去掉图例边框plt.legend(loc='best',edgecolor='blue')#设置图例边框颜色plt.legend(loc='best',facecolor='blue')#设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 对于边框还可以采用面向对象方式: legend = plt.legend(["First","Second"]) frame=legend.get_frame() frame.set...
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 1. 2. 3. 对于边框还可以采用面向对象方式: legend = plt.legend(["First", "Second"]) frame = legend.get_frame() frame.set_facecolor('blue') 1. 2.
ax.legend(loc = 'best') 条形图 当对类别数很少(<10)的分类数据进行可视化时,条形图是最有效的。当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。
添加轴标签：使用plt.xlabel和plt.ylabel。添加图例：使用plt.legend。调整刻度线和颜色：使用plt.xticks、plt.yticks以及颜色参数。显示中文：配置字体文件，确保matplotlib能正确显示中文。绘图函数：使用ax.plot函数调整线型、颜色等属性。对比不同数据集，如通过绘制多条线来比较不同水果的销售数据。添加...
准备数据：为多个图形准备数据。分别绘制图形：使用不同的函数绘制不同的图形。显示图例：使用plt.legend函数显示图例，以区分不同的图形。多坐标系绘图：创建画布：使用fig, ax = plt.subplots等函数创建画布和子图。添加图形：在子图上绘制图形，注意网格和刻度的设定。添加网格和轴标签：增强图形的可读性...
plt.plot(x_data, x_data**3, label ='$x^3$') plt.legend() plt.show() REF https://stackoverflow.com/questions/53781815/superscript-format-in-matplotlib-plot-legend https://stackoverflow.com/questions/21226868/superscript-in-python-plots...
注:“nolegend”条目会抛出很多警告,有没有办法禁用它们? 发布于 1 月前 ✅ 最佳回答: 要向函数提供额外的参数,不能使用拆分字符串。在问题示例中,拆分字符串将显示为: # data.plot(0, 1, ax=ax1, label=myLabel, *sets[i][2].split()) ...